MLOpsとDevOpsの違いは？機械学習プロジェクトについてもくわしく解説
SES企業で働くエンジニアにとって、MLOpsとDevOpsの違いを正しく理解することは、今後のキャリア構築で大切な意味を持ちます。
両者は似た名称のため混同されがちですが、対象とする領域も求められるスキルセットも大きく異なるのが実情です。
機械学習プロジェクトの増加に伴い、MLOpsの知識を持つエンジニアのニーズが高まっており、こうした専門スキルは実力のあるエンジニアほど高収入を得やすい環境で、大きな強みとなります。
こうした変化の激しい分野で活躍するには、基礎を固めたうえで、継続的に学習することが不可欠です。
目次
MLOpsとは
MLOpsという言葉を耳にする機会が増えているものの、具体的に何を指すのか曖昧な方もいるのではないでしょうか。
AIや機械学習の活用が広がるなか、MLOpsは単なる流行語ではなく、実務で求められる大切な仕組みとして定着しつつあります。
従来の研究開発段階でのモデル構築だけでなく、本番環境での運用まで視野に入れた開発手法が求められるでしょう。
機械学習モデルを実際のビジネスで活用するには継続的な監視や再学習、デプロイの自動化など運用面の整備が不可欠です。
データサイエンティストだけでなく、エンジニアやインフラ担当者も含めたチーム全体でMLOpsの知識を身につけ実践していくことが大切です。
Machine LearningとDevOpsを組み合わせた言葉
MLOpsはMachine Learning Operationsの略称であり、機械学習とDevOpsの考え方を融合させた概念を指します。
機械学習モデルの開発から運用までを効率化し、継続的に改善していくための実践的なアプローチです。従来のソフトウェア開発とは異なり、機械学習の課題に対応するために生まれました。
データサイエンティストが構築したモデルを本番環境で安定稼働させるには、開発チームと運用チームの密接な連携が不可欠になります。
MLOpsは連携を円滑にし、ビジネス価値を継続的に提供できる体制を構築する役割を担っています。
機械学習プロジェクトでは、モデルの精度だけでなく、運用のパフォーマンスやメンテナンス性も大切な評価指標です。
機械学習モデルをビジネスに役立てる手法
機械学習モデルは開発して終わりではなく、実際のビジネス環境で運用し続けることに意味があります。
MLOpsはモデルの精度維持やデータの変化への対応、さらに再学習の自動化など、運用段階での品質管理を実現する手法として注目されています。
例えば予測モデルの精度が低下した場合、迅速に検知して改善するプロセスが大切です。総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIシステムの継続的な監視と更新が指摘されています。
ビジネス環境は常に変化するため、一度構築したモデルを使い続けることは困難です。
市場動向の変化・顧客行動の変容・季節性など多種多様な条件が精度を左右するため、定期的な見直しと更新が欠かせません。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニアが自身のキャリアに応じて案件を選べる環境を整えています。
さらに資格取得支援制度により、MLOps関連のスキル習得も後押ししているため、専門性を高めながら成長できる仕組みが充実しています。
単価給与連動制を導入しており、案件単価に応じた報酬アップも可能です。実力が高いエンジニアほど高収入を得やすいシステムを導入しているため、納得感のある働き方を実現しやすいのも特徴です。
テクニケーションでは、継続的な学習と実務経験を通じて、機械学習プロジェクトの全体像を理解しながらキャリアを構築できる環境を提供しています。
MLOps分野でのキャリア構築に関心がある方は、まずはテクニケーションの専門アドバイザーに気軽に相談してみましょう。
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DevOpsとは
DevOpsという言葉は、すでにエンジニアの間で広く浸透しています。一方で、MLOpsとの違いを明確に解説できる方は実際には限られているのではないでしょうか。
両者の差異を把握する前提として、まずはDevOpsの本来の目的を整理しておくとよいでしょう。
多くの企業がDevOpsの導入を進めており、開発と運用の一体化が求められています。DevOpsは単なる技術手法ではなく、組織文化や働き方の変革も含めた包括的な取り組みです。
開発担当者と運用担当者が互いの立場を理解し、共通の目標に向かって協力する文化こそが、DevOpsの基盤になります。
Developmentと運用Operationsを組み合わせた言葉
DevOpsは、Development（開発）とOperations（運用）を組み合わせた造語であり、ソフトウェア開発と運用の垣根を取り払うための文化や実践手法を指します。
従来は開発と運用のチームが分断されており、リリース後のトラブルや誰が責任を負うかが不明確になる問題がありました。
新機能の追加を優先する開発側と、安定性を重視する運用側で対立が生じやすいためです。
DevOpsではチーム間が密接に連携し、自動化やCI/CDを活用して迅速かつ安定したリリースを目指します。
共通のゴールに向かって協力すれば、開発速度と品質を高い次元で両立できるでしょう。
ソフトウェアの開発や運用に関わる
DevOpsの対象は、主に従来型のソフトウェアやWebアプリケーションです。
コードの品質管理やテスト自動化、デプロイの効率化などソフトウェアのライフサイクル全体を改善する活動が含まれます。
開発者が書いたコードを素早く本番環境に反映させ、問題が発生した場合も迅速にロールバックできる体制を整えることがポイントになります。
ビジネスの変化に柔軟に対応できるシステム運用を実現するには、開発と運用の一体化が不可欠です。
顧客のニーズや市場環境の変化に応じて迅速にシステムを更新できる体制が、競争優位性を生み出します。
MLOpsとDevOpsの違いは
MLOpsとDevOpsを別々に理解しても、実務での使い分けが曖昧なままでは意味がありません。
両者は共通する部分もある一方で、対象領域や知識が異なるため、明確に区別して理解しましょう。
AI開発と従来型のソフトウェア開発では、特性が大きく異なる点を押さえておくとよいでしょう。
機械学習プロジェクトのデータの扱い方や、モデルの予測が外れるリスクへの対応など、従来のソフトウェア開発にはない独自の課題があります。
対象システム・成果物の違い
DevOpsの対象は、主にWebアプリケーションや業務システムなど従来型のソフトウェアです。
アウトプットはコードであり、プログラムの動作が予測可能で再現性があります。同じ入力に対しては常に同じ出力が得られるため、テストや品質保証の見通しが立ちやすいのが特徴です。
MLOpsが扱うのは機械学習モデルを含むシステムになります。アウトプットはコードだけでなく、学習済みモデルやトレーニングデータも含まれるのが大きな特徴です。
同じコードでもデータが変われば出力結果が変わるため、従来のソフトウェアとは性質が大きく異なります。
開発から運用までのプロセスの違い
DevOpsでは、コードの作成・テスト・デプロイ・監視など一連の流れが明確です。
CI/CDパイプラインを構築すれば自動化により効率的な運用が可能です。開発者がコードをコミットすると、自動的にテストが実行され、問題がなければ本番環境にデプロイされる流れが確立されています。
MLOpsでは、データ収集や前処理、モデルトレーニング・評価・再学習など機械学習のプロセスが重要です。
モデルの精度が継続的に劣化するモデルドリフトへの対応も求められるため、DevOpsよりも複雑な運用になります。
コード・モデル・データの管理対象の違い
DevOpsで管理するのは、主にソースコードと設定ファイルです。バージョン管理システムを使えば、変更履歴の追跡や過去のバージョンへの復元が行えます。
Gitなどのツールを使用すれば、複数の開発者が並行して作業を進めることもできます。
MLOpsでは、コードに加えて学習データやモデルのバージョン管理が大切です。
精度の推移を記録し追跡可能にしておかなければなりません。管理が不十分だとモデルの再現性が失われ、品質保証が困難になります。
関与する職種・チーム体制の違い
DevOpsプロジェクトでは、開発者やインフラエンジニア、QAエンジニアなどが協力して作業を進めます。
役割分担は明確であり、技術的な観点での連携が中心です。各メンバーが自分の専門領域に集中しながら、共通の目標に向かって協力する体制が一般的でしょう。
MLOpsプロジェクトでは、データサイエンティストやデータエンジニア、ドメインスペシャリストなど多様な専門性を持つメンバーが関わってきます。
ビジネス課題の理解からモデル構築、運用まで幅広い知識が求められるため、チーム間のコミュニケーションがより大切です。
それぞれが抱える代表的な課題の違い
DevOpsの課題は、デプロイ頻度の改善や障害発生の復旧のスピードアップ、チーム間の文化的な壁の解消などが挙げられます。
技術的な自動化により、多くの問題は解決可能です。継続的インテグレーションや自動テストの導入により、品質を保ちながら開発速度を高めることができます。
MLOpsでは、データ品質の維持やモデルの再現性確保、精度劣化の検知などが挙げられます。また、倫理的な配慮など、技術だけでは解決しにくい課題があるのも否めません。
データのバイアスやプライバシー保護の問題は、組織全体で取り組むべきテーマです。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIシステムで公平性の確保やプライバシー保護が強調されています。
こうした社会的な責任を担い、高度な倫理観を持ってプロジェクトを遂行できる方は、市場価値も高く適性に評価されるべきです。
私たちテクニケーションでは、単価給与連動制により、専門性の高いスキルを持つエンジニアに対して適切な報酬を提供しています。
クライアントとの契約単価をエンジニアに開示しているため、納得感を持って働くことが可能です。
透明性のある報酬体系により、エンジニアは自身の市場価値を正確に把握でき、スキルアップへの意欲につながっています。
技術的な課題だけでなく、働く環境や評価制度にも配慮した体制を整えており、長期的なキャリア構築をサポートします。
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MLOpsとDevOpsそれぞれのメリット
違いを理解しても、習得することで得られる具体的なメリットがわからなければ、行動には移しにくいのが実情ではないでしょうか。
MLOpsとDevOpsの知識がエンジニアのキャリアにどう影響するのかを整理します。
DevOpsの知識を持つことで、ソフトウェア開発の全体像を理解できるようになります。開発速度を高めて品質改善ができるため、多くのプロジェクトで求められるエンジニアになれるでしょう。
自動化スキルは現場でも重宝され、DevOpsスキルを持つエンジニアは継続的に求められています。
開発と運用の両方を理解しているエンジニアは、システム全体を俯瞰した提案ができるため、プロジェクトの中核メンバーとして活躍しやすくなるでしょう。
MLOpsの知識があれば、機械学習案件など成長市場で活躍できます。データ駆動型のビジネスが増える中、MLOpsエンジニアのニーズが高まっているのが現状です。
専門性の高い分野であるため、ほかのエンジニアとの差別化にもつながります。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIやデータ分析に関連するスキルの価値が明記されています。
両方のスキルを持つことで、従来型のシステム開発から機械学習案件まで幅広く対応できる柔軟性の高いエンジニアとして評価されます。
案件の選択肢が広がり、自身の希望やライフスタイルに合ったプロジェクトを選びやすくなるでしょう。
機械学習プロジェクトにはMLOpsが必要
機械学習案件に興味を持つエンジニアは増えていますが、なぜMLOpsが重視されるのか理解している方は多くありません。
AIシステムの運用管理は、開発段階と同じように大切です。機械学習モデルは一度作成すれば終わりではなく、リリース後の継続的な改善と監視こそが成功の鍵となります。
ビジネス環境やデータの変化に応じて、モデルを再学習させる仕組みがなければ、予測精度は徐々に低下するでしょう。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIシステムの継続的な監視と更新が指摘されています。
機械学習プロジェクトでは実験的な試行錯誤が多く、再現性の確保が困難になります。MLOpsの導入により、実験管理やバージョン管理が体系化され、プロジェクトの透明性が高まるでしょう。
機械学習プロジェクトとは
機械学習プロジェクトと聞いても、具体的な作業の全体像が不明瞭かもしれません。
プロジェクト全体の流れを理解すれば、自分ができる領域が明確になります。
データの収集から分析・モデルの構築や評価、そして本番環境への適用まで、各段階で異なる専門知識が求められるのが特徴です。
プロジェクトの各工数を把握すれば、自身のスキルをどこで活かせるか、またどのような知識を補強すべきかが見えてくるでしょう。
AIモデルの構築や実装
機械学習プロジェクトの中心は、ビジネス課題を解決するAIモデルの構築です。
データサイエンティストがアルゴリズムを選定し、データを使ってモデルを学習させます。
エンジニアがモデルを実装し、本番環境で動作するシステムに組み込む作業がポイントです。実際のビジネス環境で安定稼働させることが求められます。
ビジネス課題の開発
機械学習プロジェクトが目指す目標は、ビジネスのうえで具体的な課題を解決する点にあります。
収益予測や顧客行動分析、不正検知などさまざまな領域で活用されているのが現状です。技術的に優れたモデルを作っても、ビジネス価値につながらなければ意味がありません。
技術とビジネスの両面から考えられるエンジニアは、プロジェクトの成功に大きく関わってくるでしょう。
ビジネス課題の解決には多角的な視点が求められるため、周囲の知見を吸収しながら柔軟に進めていくことが求められます。
私たちテクニケーションでは、チーム制を導入しており、ベテランエンジニアからのサポートを受けながら案件に挑戦できる環境があります。
さらに各案件のリーダーを狙える仕組みもあり、開発フローの全体像をつかむことで、キャリアアップにつながる経験を積むことが可能です。
スキルに不安があっても、経験豊富なエンジニアがフォローする体制が整っているため、新しい技術領域に挑戦しやすくなっています。
実務を通じて技術とビジネスの両面を学びながら成長したい方、プロジェクト全体を見渡せるエンジニアを目指したい方にぴったりです。
ベテランエンジニアとともに業務に取り組み、知見を吸収したい方には理想的な選択になります。
サポートを受けながら効率的に成長したい方も、一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーと無料相談でお話ししましょう。
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MLOpsが機械学習プロジェクトに必要な理由
機械学習プロジェクトの流れを把握しても、なぜMLOpsの導入が必須なのか、その真の理由まで理解できている方は限られているかもしれません。
実務で起こりうる問題を知ることで価値が見えてきます。AIシステムの運用管理は、開発段階と同じように欠かせないポイントです。
モデルは一度作成すれば終わりではなく、継続的な改善と監視が求められます。ビジネス環境やデータは常に変化し続けています。
モデルを再学習させる仕組みがなければ、予測精度は徐々に低下せざるを得ません。
予測モデルの品質を保つため
機械学習モデルは稼働が続くとともに精度が劣化していきます。データ分布の変化やビジネス環境の変動により、当初の想定とは異なる状況が生じるためです。
MLOpsでは、モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、適宜再学習を行う仕組みを構築します。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIシステムの品質管理と継続的な監視が指摘されています。
品質管理が不十分だと、誤った予測結果がビジネスに悪影響を及ぼす恐れがあるでしょう。
多数のプロジェクトメンバーが必要なため
機械学習プロジェクトでは、データサイエンティストや機械学習エンジニア、インフラエンジニアなど多様な専門性を持つメンバーが協力します。
各メンバーが個別に作業すると、情報の連携が不十分になり、プロジェクト全体の進捗が滞るリスクがあるでしょう。
MLOpsはチーム間の連携を円滑にするプラットフォームを提供し、作業の標準化やパイプラインの自動化を促進する役割を担います。
機械学習プロジェクトの手順
機械学習プロジェクトは複数のステップから成り立っており、各段階で異なるスキルが求められます。
全体の流れを把握すれば、自分が関わりたい領域を考える材料になるでしょう。
データ抽出や分析
プロジェクトのはじめの段階は、ビジネス課題に関連するデータの抽出です。
データベースやログファイルから該当する情報を取得し、データの特性を分析します。データの質や量を確認し、モデル構築に適しているかを判断することが大切です。
経済産業省のDXレポート2でも、データ活用が強調されています。
データ準備
収集したデータをそのまま使えることは稀であり、データクレンジングや前処理（変換）が大切です。
欠損値の処理や異常値の除去、特徴量の作成などを行い、モデルが学習しやすいように整えます。
データ準備はプロジェクト全体のなかでも工数がかかる作業であり、モデルの品質に直結するでしょう。
モデルのトレーニングや評価
準備したデータを使って、機械学習モデルをトレーニングします。
適切なアルゴリズムを選定し、ハイパーパラメータを調整しながら精度の高いモデルを探索します。
トレーニング後は、テストデータを用いて精度を評価し、実用性の確認が不可欠です。総務省のAI利活用ガイドラインでも、適切な評価手法が指摘されています。
モデルの検証や提供
構築したモデルを本番環境に近い条件で検証していきます。
実際のデータを使ってシミュレーションを行い、想定どおりの動作をする確認作業がポイントです。
問題がなければ、APIやアプリケーションとして提供し、実際のビジネスで利用可能な状態にします。経済産業省のDXレポート2でも、品質保証が強調されています。
モデルのモニタリング
モデルを本番環境にデプロイした後も、継続的な監視がポイントです。
予測精度の変化、エラー発生状況、リソース使用状況などを追跡していきます。異常が検知された場合は、迅速に原因を特定し対応しなければなりません。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、AIシステムの品質管理と改善が指摘されています。定期的なチェックと対応は、安定したサービス提供に不可欠です。
機械学習プロジェクトの課題
理想的なプロジェクトの流れを理解しても、実際の現場ではさまざまな困難が待ち受けています。こうした課題を前もって知っておくことで、適切な準備や心構えができるでしょう。
データの品質管理は常に大きな課題になります。信頼性に欠けるデータや偏ったデータでは、正確なモデルを構築できません。
データ収集の段階から品質を意識し、継続的に改善する仕組みが求められています。
総務省のAI利活用ガイドラインでも、データ品質が指摘されています。運用負荷も無視できません。
モデルの再学習やデプロイを手作業で行うと、多大な工数とコストがかかり、迅速な対応が困難になります。チーム間の連携不足も頻繁に発生する問題です。
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MLOpsとDevOpsの違いを理解して転職に役立てよう
以下では、MLOpsとDevOpsの違いや機械学習プロジェクトの全体像を見てきました。知識を身につけた今、キャリアにどう活かすかが次のステップです。
厚生労働省の賃金構造基本統計調査によると、専門的な技術を持つエンジニアの賃金は年々高まっています。
MLOpsとDevOpsへの理解は、プロジェクトの選択肢を広げ、市場価値の改善に直結します。専門性の高いスキルを持つエンジニアは、よい環境で働ける可能性が高まるでしょう。
技術の進化に応じてスキルを磨き続けることが、長期的なキャリアアップに欠かせません。
ただし、スキルを持っているだけでは十分ではありません。
自分の強みを活かせる環境を選ぶことがキャリア構築のポイントです。納得感を持って働ける職場であれば継続的な成長ができます。
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